资产配置核心理念分散投资与风险平价模型如何平衡收益与风险

引言：资产配置的核心挑战

资产配置是投资管理中最关键的决策之一，它决定了投资组合的长期表现。根据现代投资组合理论，资产配置贡献了投资组合90%以上的收益波动。然而，如何在追求收益的同时有效控制风险，是所有投资者面临的永恒难题。分散投资和风险平价模型作为两种主流策略，提供了不同的解决方案。本文将深入探讨这两种理念的原理、应用以及如何结合它们来平衡收益与风险。

第一部分：分散投资——降低非系统性风险的基石

1.1 分散投资的基本原理

分散投资（Diversification）的核心思想是”不要把所有鸡蛋放在一个篮子里”。通过将资金分配到不同的资产类别、行业、地区和证券，投资者可以降低投资组合的整体风险，特别是非系统性风险（特定公司或行业的风险）。

数学基础： 投资组合的方差公式揭示了分散投资的威力：

σ²_p = Σ w_i²σ_i² + ΣΣ w_i w_j σ_i σ_j ρ_ij (i≠j)

其中：

• σ²_p 是投资组合方差
• w_i 是资产i的权重
• σ_i 是资产i的标准差
• ρ_ij 是资产i和j的相关系数

当资产之间的相关系数ρ_ij < 1时，组合风险会低于各资产风险的加权平均。这就是分散投资的数学基础。

1.2 分散投资的实践应用

案例：60/40股债组合 最经典的分散投资实践是60%股票+40%债券的配置。历史数据显示，这种组合在大多数年份都能提供正收益，且波动性远低于纯股票组合。

# Python示例：计算60/40组合的风险收益特征
import numpy as np
import pandas as pd

# 假设数据（基于历史近似值）
returns = pd.DataFrame({
    'Stocks': np.random.normal(0.10, 0.18, 1000),  # 股票：10%收益，18%波动
    'Bonds': np.random.normal(0.04, 0.06, 1000)    # 债券：4%收益，6%波动
})

# 计算组合
weights = np.array([0.6, 0.4])
portfolio_return = np.dot(weights, returns.mean())
portfolio_volatility = np.sqrt(np.dot(weights.T, np.dot(returns.cov(), weights)))

print(f"组合收益: {portfolio_return:.2%}")
print(f"组合波动: {portfolio_volatility:.2%}")
print(f"夏普比率: {portfolio_return/portfolio_volatility:.2f}")

1.3 分散投资的局限性

尽管分散投资有效，但它存在三个主要局限：

1. 相关性崩溃：在市场危机中，资产相关性往往会上升，分散效果减弱
2. 尾部风险：无法有效对冲极端事件风险
3. 收益稀释：过度分散可能降低潜在收益

第二部分：风险平价模型——重新定义风险分配

2.1 风险平价的基本理念

风险平价（Risk Parity）模型颠覆了传统按市值或金额分配资金的做法，主张按风险贡献度分配资金。其核心思想是：每个资产类别应该对投资组合贡献相等的风险。

关键公式： 资产i对组合的风险贡献（RC_i）为：

RC_i = w_i * (∂σ_p / ∂w_i) = w_i * (Σ w_j σ_i σ_j ρ_ij) / σ_p

风险平价要求所有资产的RC_i相等，即：

RC_1 = RC_2 = ... = RC_n

2.2 风险平价的实现方式

案例：经典风险平价组合 一个简单的风险平价组合可能包含股票、债券、商品和另类资产，通过调整权重使得各资产风险贡献相等。

# Python示例：风险平价权重计算
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

def risk_parity_weights(cov_matrix):
    """
    计算风险平价权重
    cov_matrix: 资产协方差矩阵
    """
    n = cov_matrix.shape[0]
    
    # 目标函数：风险贡献差异最小化
    def objective(w):
        portfolio_vol = np.sqrt(w @ cov_matrix @ w.T)
        marginal_risk_contrib = cov_matrix @ w.T / portfolio_vol
        risk_contrib = w * marginal_risk_contrib
        # 目标是让各资产风险贡献相等
        target_risk_contrib = portfolio_vol / n
        return np.sum((risk_contrib - target_risk_contrib)**2)
    
    # 约束条件
    constraints = (
        {'type': 'eq', 'fun': lambda w: np.sum(w) - 1},  # 权重和为1
        {'type': 'eq', 'fun': lambda w: np.sum(np.abs(w)) - 1},  # 不允许杠杆
    )
    bounds = tuple((0, 1) for _ in range(n))
    
    # 初始猜测
    w0 = np.array([1/n] * n)
    
    # 优化
    result = minimize(objective, w0, method='SLSQP', bounds=bounds, constraints=constraints)
    
    return result.x

# 示例数据：4类资产的协方差矩阵（年化）
cov_matrix = np.array([
    [0.0324, 0.0024, 0.0012, 0.0008],  # 股票
    [0.0024, 0.0036, 0.0003, 0.0005],  # 债券
    [0.0012, 0.0003, 0.0144, 0.0010],  # 商品
    [0.0008, 0.0005, 0.0010, 0.0064]   # 另类资产
])

weights = risk_parity_weights(cov_matrix)
print("风险平价权重：")
for i, w in enumerate(weights):
    print(f"资产{i+1}: {w:.2%}")

# 验证风险贡献
portfolio_vol = np.sqrt(weights @ cov_matrix @ weights.T)
marginal_risk_contrib = cov_matrix @ weights.T / portfolio_vol
risk_contrib = weights * marginal_risk_contrib
print("\n风险贡献：")
for i, rc in enumerate(risk_contrib):
    print(f"资产{i+1}: {rc:.4f}")

2.3 风险平价的优势与挑战

优势：

• 更好的风险分散
• 在不同市场环境下表现更稳定
• 对通胀和利率变化有更好的对冲

挑战：

• 需要使用杠杆来提高收益
• 对协方差矩阵估计非常敏感
• 在极端市场条件下可能失效

第三部分：如何结合分散投资与风险平价平衡收益与风险

3.1 结合策略的框架设计

将分散投资与风险平价结合，可以构建”核心-卫星”或”分层”配置框架：

核心层（风险平价）： 占60-70%，提供稳定的风险调整后收益 卫星层（分散投资）： 占30-40%，捕捉特定机会，增强收益

3.2 实际构建步骤

步骤1：确定资产池 选择相关性低、流动性好的资产类别：

• 权益类：大盘股、小盘股、新兴市场
• 固收类：国债、公司债、通胀保值债券
• 另类资产：商品、REITs、对冲基金
• 现金等价物

步骤2：风险预算分配

# Python示例：结合策略的权重计算
def combined_strategy_weights(cov_matrix, risk_parity_weight, satellite_weight):
    """
    结合风险平价和分散投资
    risk_parity_weight: 风险平价部分权重（如0.7）
    satellite_weight: 卫星部分权重（如0.3）
    """
    n = cov_matrix.shape[0]
    
    # 1. 计算风险平价权重
    rp_weights = risk_parity_weights(cov_matrix)
    
    # 2. 卫星部分：基于风险贡献的分散配置
    # 这里使用等风险贡献，但可以选择其他策略
    satellite_weights = risk_parity_weights(cov_matrix)
    
    # 3. 组合权重
    final_weights = (risk_parity_weight * rp_weights + 
                     satellite_weight * satellite_weights)
    
    return final_weights

# 使用示例
weights = combined_strategy_weights(cov_matrix, 0.7, 0.3)
print("\n结合策略权重：")
for i, w in enumerate(weights):
    print(f"资产{i+1}: {w:.2%}")

步骤3：动态再平衡 设定阈值触发再平衡，例如当某资产偏离目标权重超过5%时。

3.3 性能评估与优化

关键指标：

• 夏普比率：风险调整后收益
• 最大回撤：极端损失控制
• Calmar比率：收益与最大回撤比
• 风险贡献均衡度：各资产风险贡献差异

# Python示例：评估结合策略
def evaluate_strategy(returns_df, weights):
    """评估投资组合表现"""
    portfolio_returns = returns_df @ weights
    cumulative_returns = (1 + portfolio_returns).cumprod()
    
    # 计算指标
    total_return = cumulative_returns.iloc[-1] - 1
    annualized_return = (1 + total_return) ** (252/len(returns_df)) - 1
    volatility = portfolio_returns.std() * np.sqrt(252)
    sharpe = annualized_return / volatility
    
    # 最大回撤
    rolling_max = cumulative_returns.expanding().max()
    drawdown = (cumulative_returns - rolling_max) / rolling_max
    max_drawdown = drawdown.min()
    
    # 风险贡献均衡度（标准差）
    portfolio_vol = np.sqrt(weights @ returns_df.cov().values @ weights.T)
    marginal_risk_contrib = returns_df.cov().values @ weights.T / portfolio_vol
    risk_contrib = weights * marginal_risk_contrib
    risk_contrib均衡度 = np.std(risk_contrib)
    
    return {
        '年化收益': annualized_return,
        '年化波动': volatility,
        '夏普比率': sharpe,
        '最大回撤': max_drawdown,
        '风险贡献均衡度': risk_contrib均衡度
    }

# 假设我们有历史数据
# returns_df = pd.read_csv('asset_returns.csv')  # 实际使用时读取数据
# results = evaluate_strategy(returns_df, weights)
# print(results)

第四部分：高级应用与风险管理

4.1 杠杆的使用与控制

风险平价通常需要杠杆来提高收益。杠杆的使用必须谨慎：

杠杆使用原则：

1. 目标波动率控制：将组合波动率设定在目标水平（如10-12%）
2. 动态杠杆调整：根据市场波动率调整杠杆倍数
3. 杠杆上限：设定硬性上限防止过度杠杆

# Python示例：动态杠杆调整
def dynamic_leverage(volatility, target_vol=0.10, max_leverage=2.0):
    """
    根据当前波动率调整杠杆
    volatility: 当前年化波动率
    target_vol: 目标波动率
    max_leverage: 最大杠杆倍数
    """
    leverage = target_vol / volatility
    leverage = min(leverage, max_leverage)
    leverage = max(leverage, 1.0)  # 最低不使用杠杆
    return leverage

# 示例：当前波动率15%，目标10%
current_vol = 0.15
leverage = dynamic_leverage(current_vol)
print(f"当前波动率: {current_vol:.1%}, 建议杠杆: {leverage:.2f}x")

4.2 尾部风险管理

结合分散投资和风险平价仍需防范尾部风险：

工具：

• 期权保护：购买看跌期权
• 波动率策略：配置VIX期货或期权
• 安全资产：持有黄金、日元等避险资产

4.3 再平衡策略优化

再平衡频率：

• 定期再平衡：季度或半年
• 阈值再平衡：偏离目标权重超过5%时
• 风险触发再平衡：当风险贡献偏离超过阈值时

# Python示例：阈值再平衡
def threshold_rebalance(current_weights, target_weights, threshold=0.05):
    """
    阈值再平衡
    """
    diff = np.abs(current_weights - target_weights)
    if np.any(diff > threshold):
        return target_weights
    return current_weights

# 示例
current = np.array([0.65, 0.35, 0.0, 0.0])
target = np.array([0.6, 0.4, 0.0, 0.0])
new_weights = threshold_rebalance(current, target)
print(f"再平衡后权重: {new_weights}")

第五部分：实际案例与数据验证

5.1 历史回测对比

我们对比三种策略在2008-2023年的表现：

1. 60/40传统组合
2. 纯风险平价
3. 结合策略（70%风险平价+30%卫星）

假设数据结果（基于历史近似）：

策略	年化收益	年化波动	夏普比率	最大回撤
60⁄40	7.2%	9.8%	0.73	-32.1%
风险平价	6.8%	8.5%	0.80	-18.5%
结合策略	7.5%	9.2%	0.82	-22.3%

5.2 不同市场环境表现

牛市： 结合策略表现中等，但风险平价部分提供稳定性 熊市： 风险平价部分显著降低回撤 震荡市： 卫星部分捕捉机会，平价部分提供稳定

5.3 实际应用建议

对于保守型投资者：

• 80%风险平价 + 20%分散投资
• 降低杠杆或不使用杠杆
• 增加通胀保值债券和黄金配置

对于平衡型投资者：

• 70%风险平价 + 30%分散投资
• 适度使用杠杆（1.5x）
• 标准资产配置

对于进取型投资者：

• 60%风险平价 + 40%分散投资
• 使用杠杆（2x）
• 增加另类资产和新兴市场配置

结论：平衡的艺术

分散投资与风险平价并非相互排斥，而是可以互补的两种理念。分散投资提供了广度，风险平价提供了深度。通过将两者结合，投资者可以构建一个既能在不同市场环境下保持稳定，又能捕捉收益机会的投资组合。

关键成功要素：

1. 资产选择：选择真正低相关的资产
2. 动态调整：根据市场变化调整权重和杠杆
3. 风险管理：始终将风险控制放在首位
4. 长期视角：避免短期波动干扰长期策略

最终，平衡收益与风险不是一次性的任务，而是一个持续的过程。通过科学的框架和纪律性的执行，投资者可以在风险可控的前提下，实现可持续的投资回报。# 资产配置核心理念：分散投资与风险平价模型如何平衡收益与风险

引言：资产配置的核心挑战

资产配置是投资管理中最关键的决策之一，它决定了投资组合的长期表现。根据现代投资组合理论，资产配置贡献了投资组合90%以上的收益波动。然而，如何在追求收益的同时有效控制风险，是所有投资者面临的永恒难题。分散投资和风险平价模型作为两种主流策略，提供了不同的解决方案。本文将深入探讨这两种理念的原理、应用以及如何结合它们来平衡收益与风险。

第一部分：分散投资——降低非系统性风险的基石

1.1 分散投资的基本原理

分散投资（Diversification）的核心思想是”不要把所有鸡蛋放在一个篮子里”。通过将资金分配到不同的资产类别、行业、地区和证券，投资者可以降低投资组合的整体风险，特别是非系统性风险（特定公司或行业的风险）。

数学基础： 投资组合的方差公式揭示了分散投资的威力：

σ²_p = Σ w_i²σ_i² + ΣΣ w_i w_j σ_i σ_j ρ_ij (i≠j)

其中：

• σ²_p 是投资组合方差
• w_i 是资产i的权重
• σ_i 是资产i的标准差
• ρ_ij 是资产i和j的相关系数

当资产之间的相关系数ρ_ij < 1时，组合风险会低于各资产风险的加权平均。这就是分散投资的数学基础。

1.2 分散投资的实践应用

案例：60/40股债组合 最经典的分散投资实践是60%股票+40%债券的配置。历史数据显示，这种组合在大多数年份都能提供正收益，且波动性远低于纯股票组合。

# Python示例：计算60/40组合的风险收益特征
import numpy as np
import pandas as pd

# 假设数据（基于历史近似值）
returns = pd.DataFrame({
    'Stocks': np.random.normal(0.10, 0.18, 1000),  # 股票：10%收益，18%波动
    'Bonds': np.random.normal(0.04, 0.06, 1000)    # 债券：4%收益，6%波动
})

# 计算组合
weights = np.array([0.6, 0.4])
portfolio_return = np.dot(weights, returns.mean())
portfolio_volatility = np.sqrt(np.dot(weights.T, np.dot(returns.cov(), weights)))

print(f"组合收益: {portfolio_return:.2%}")
print(f"组合波动: {portfolio_volatility:.2%}")
print(f"夏普比率: {portfolio_return/portfolio_volatility:.2f}")

1.3 分散投资的局限性

尽管分散投资有效，但它存在三个主要局限：

1. 相关性崩溃：在市场危机中，资产相关性往往会上升，分散效果减弱
2. 尾部风险：无法有效对冲极端事件风险
3. 收益稀释：过度分散可能降低潜在收益

第二部分：风险平价模型——重新定义风险分配

2.1 风险平价的基本理念

风险平价（Risk Parity）模型颠覆了传统按市值或金额分配资金的做法，主张按风险贡献度分配资金。其核心思想是：每个资产类别应该对投资组合贡献相等的风险。

关键公式： 资产i对组合的风险贡献（RC_i）为：

RC_i = w_i * (∂σ_p / ∂w_i) = w_i * (Σ w_j σ_i σ_j ρ_ij) / σ_p

风险平价要求所有资产的RC_i相等，即：

RC_1 = RC_2 = ... = RC_n

2.2 风险平价的实现方式

案例：经典风险平价组合 一个简单的风险平价组合可能包含股票、债券、商品和另类资产，通过调整权重使得各资产风险贡献相等。

# Python示例：风险平价权重计算
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

def risk_parity_weights(cov_matrix):
    """
    计算风险平价权重
    cov_matrix: 资产协方差矩阵
    """
    n = cov_matrix.shape[0]
    
    # 目标函数：风险贡献差异最小化
    def objective(w):
        portfolio_vol = np.sqrt(w @ cov_matrix @ w.T)
        marginal_risk_contrib = cov_matrix @ w.T / portfolio_vol
        risk_contrib = w * marginal_risk_contrib
        # 目标是让各资产风险贡献相等
        target_risk_contrib = portfolio_vol / n
        return np.sum((risk_contrib - target_risk_contrib)**2)
    
    # 约束条件
    constraints = (
        {'type': 'eq', 'fun': lambda w: np.sum(w) - 1},  # 权重和为1
        {'type': 'eq', 'fun': lambda w: np.sum(np.abs(w)) - 1},  # 不允许杠杆
    )
    bounds = tuple((0, 1) for _ in range(n))
    
    # 初始猜测
    w0 = np.array([1/n] * n)
    
    # 优化
    result = minimize(objective, w0, method='SLSQP', bounds=bounds, constraints=constraints)
    
    return result.x

# 示例数据：4类资产的协方差矩阵（年化）
cov_matrix = np.array([
    [0.0324, 0.0024, 0.0012, 0.0008],  # 股票
    [0.0024, 0.0036, 0.0003, 0.0005],  # 债券
    [0.0012, 0.0003, 0.0144, 0.0010],  # 商品
    [0.0008, 0.0005, 0.0010, 0.0064]   # 另类资产
])

weights = risk_parity_weights(cov_matrix)
print("风险平价权重：")
for i, w in enumerate(weights):
    print(f"资产{i+1}: {w:.2%}")

# 验证风险贡献
portfolio_vol = np.sqrt(weights @ cov_matrix @ weights.T)
marginal_risk_contrib = cov_matrix @ weights.T / portfolio_vol
risk_contrib = weights * marginal_risk_contrib
print("\n风险贡献：")
for i, rc in enumerate(risk_contrib):
    print(f"资产{i+1}: {rc:.4f}")

2.3 风险平价的优势与挑战

优势：

• 更好的风险分散
• 在不同市场环境下表现更稳定
• 对通胀和利率变化有更好的对冲

挑战：

• 需要使用杠杆来提高收益
• 对协方差矩阵估计非常敏感
• 在极端市场条件下可能失效

第三部分：如何结合分散投资与风险平价平衡收益与风险

3.1 结合策略的框架设计

将分散投资与风险平价结合，可以构建”核心-卫星”或”分层”配置框架：

核心层（风险平价）： 占60-70%，提供稳定的风险调整后收益 卫星层（分散投资）： 占30-40%，捕捉特定机会，增强收益

3.2 实际构建步骤

步骤1：确定资产池 选择相关性低、流动性好的资产类别：

• 权益类：大盘股、小盘股、新兴市场
• 固收类：国债、公司债、通胀保值债券
• 另类资产：商品、REITs、对冲基金
• 现金等价物

步骤2：风险预算分配

# Python示例：结合策略的权重计算
def combined_strategy_weights(cov_matrix, risk_parity_weight, satellite_weight):
    """
    结合风险平价和分散投资
    risk_parity_weight: 风险平价部分权重（如0.7）
    satellite_weight: 卫星部分权重（如0.3）
    """
    n = cov_matrix.shape[0]
    
    # 1. 计算风险平价权重
    rp_weights = risk_parity_weights(cov_matrix)
    
    # 2. 卫星部分：基于风险贡献的分散配置
    # 这里使用等风险贡献，但可以选择其他策略
    satellite_weights = risk_parity_weights(cov_matrix)
    
    # 3. 组合权重
    final_weights = (risk_parity_weight * rp_weights + 
                     satellite_weight * satellite_weights)
    
    return final_weights

# 使用示例
weights = combined_strategy_weights(cov_matrix, 0.7, 0.3)
print("\n结合策略权重：")
for i, w in enumerate(weights):
    print(f"资产{i+1}: {w:.2%}")

步骤3：动态再平衡 设定阈值触发再平衡，例如当某资产偏离目标权重超过5%时。

3.3 性能评估与优化

关键指标：

• 夏普比率：风险调整后收益
• 最大回撤：极端损失控制
• Calmar比率：收益与最大回撤比
• 风险贡献均衡度：各资产风险贡献差异

# Python示例：评估结合策略
def evaluate_strategy(returns_df, weights):
    """评估投资组合表现"""
    portfolio_returns = returns_df @ weights
    cumulative_returns = (1 + portfolio_returns).cumprod()
    
    # 计算指标
    total_return = cumulative_returns.iloc[-1] - 1
    annualized_return = (1 + total_return) ** (252/len(returns_df)) - 1
    volatility = portfolio_returns.std() * np.sqrt(252)
    sharpe = annualized_return / volatility
    
    # 最大回撤
    rolling_max = cumulative_returns.expanding().max()
    drawdown = (cumulative_returns - rolling_max) / rolling_max
    max_drawdown = drawdown.min()
    
    # 风险贡献均衡度（标准差）
    portfolio_vol = np.sqrt(weights @ returns_df.cov().values @ weights.T)
    marginal_risk_contrib = returns_df.cov().values @ weights.T / portfolio_vol
    risk_contrib = weights * marginal_risk_contrib
    risk_contrib均衡度 = np.std(risk_contrib)
    
    return {
        '年化收益': annualized_return,
        '年化波动': volatility,
        '夏普比率': sharpe,
        '最大回撤': max_drawdown,
        '风险贡献均衡度': risk_contrib均衡度
    }

# 假设我们有历史数据
# returns_df = pd.read_csv('asset_returns.csv')  # 实际使用时读取数据
# results = evaluate_strategy(returns_df, weights)
# print(results)

第四部分：高级应用与风险管理

4.1 杠杆的使用与控制

风险平价通常需要杠杆来提高收益。杠杆的使用必须谨慎：

杠杆使用原则：

1. 目标波动率控制：将组合波动率设定在目标水平（如10-12%）
2. 动态杠杆调整：根据市场波动率调整杠杆倍数
3. 杠杆上限：设定硬性上限防止过度杠杆

# Python示例：动态杠杆调整
def dynamic_leverage(volatility, target_vol=0.10, max_leverage=2.0):
    """
    根据当前波动率调整杠杆
    volatility: 当前年化波动率
    target_vol: 目标波动率
    max_leverage: 最大杠杆倍数
    """
    leverage = target_vol / volatility
    leverage = min(leverage, max_leverage)
    leverage = max(leverage, 1.0)  # 最低不使用杠杆
    return leverage

# 示例：当前波动率15%，目标10%
current_vol = 0.15
leverage = dynamic_leverage(current_vol)
print(f"当前波动率: {current_vol:.1%}, 建议杠杆: {leverage:.2f}x")

4.2 尾部风险管理

结合分散投资和风险平价仍需防范尾部风险：

工具：

• 期权保护：购买看跌期权
• 波动率策略：配置VIX期货或期权
• 安全资产：持有黄金、日元等避险资产

4.3 再平衡策略优化

再平衡频率：

• 定期再平衡：季度或半年
• 阈值再平衡：偏离目标权重超过5%时
• 风险触发再平衡：当风险贡献偏离超过阈值时

# Python示例：阈值再平衡
def threshold_rebalance(current_weights, target_weights, threshold=0.05):
    """
    阈值再平衡
    """
    diff = np.abs(current_weights - target_weights)
    if np.any(diff > threshold):
        return target_weights
    return current_weights

# 示例
current = np.array([0.65, 0.35, 0.0, 0.0])
target = np.array([0.6, 0.4, 0.0, 0.0])
new_weights = threshold_rebalance(current, target)
print(f"再平衡后权重: {new_weights}")

第五部分：实际案例与数据验证

5.1 历史回测对比

我们对比三种策略在2008-2023年的表现：

1. 60/40传统组合
2. 纯风险平价
3. 结合策略（70%风险平价+30%卫星）

假设数据结果（基于历史近似）：

策略	年化收益	年化波动	夏普比率	最大回撤
60⁄40	7.2%	9.8%	0.73	-32.1%
风险平价	6.8%	8.5%	0.80	-18.5%
结合策略	7.5%	9.2%	0.82	-22.3%

5.2 不同市场环境表现

牛市： 结合策略表现中等，但风险平价部分提供稳定性 熊市： 风险平价部分显著降低回撤 震荡市： 卫星部分捕捉机会，平价部分提供稳定

5.3 实际应用建议

对于保守型投资者：

• 80%风险平价 + 20%分散投资
• 降低杠杆或不使用杠杆
• 增加通胀保值债券和黄金配置

对于平衡型投资者：

• 70%风险平价 + 30%分散投资
• 适度使用杠杆（1.5x）
• 标准资产配置

对于进取型投资者：

• 60%风险平价 + 40%分散投资
• 使用杠杆（2x）
• 增加另类资产和新兴市场配置

结论：平衡的艺术

分散投资与风险平价并非相互排斥，而是可以互补的两种理念。分散投资提供了广度，风险平价提供了深度。通过将两者结合，投资者可以构建一个既能在不同市场环境下保持稳定，又能捕捉收益机会的投资组合。

关键成功要素：

1. 资产选择：选择真正低相关的资产
2. 动态调整：根据市场变化调整权重和杠杆
3. 风险管理：始终将风险控制放在首位
4. 长期视角：避免短期波动干扰长期策略

最终，平衡收益与风险不是一次性的任务，而是一个持续的过程。通过科学的框架和纪律性的执行，投资者可以在风险可控的前提下，实现可持续的投资回报。